一种基于多智能体强化学习的交通组织方案优化方法
基本信息
| 申请号 | CN202110305534.5 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN112949933A | 公开（公告）日 | 2021-06-11 |
| 申请公布号 | CN112949933A | 申请公布日 | 2021-06-11 |
| 分类号 | G06Q10/04;G06Q50/30;G06N3/00;G06N3/04;G06N3/08 | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 郑皎凌;邹长杰;王茂帆;乔少杰;刘双侨 | 申请（专利权）人 | 四川易方智慧科技有限公司 |
| 代理机构 | 成都正华专利代理事务所（普通合伙） | 代理人 | 李蕊 |
| 地址 | 610015 四川省成都市西南航空港经济开发区学府路1段24号 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开了一种基于多智能体强化学习的交通组织方案优化方法，改进了MADDPG中的Actor网络，基于生灭过程改进了Critic网络中的经验库，使用早高峰最大车流设作为智能体回报指标，使用轨迹数据训练最大熵逆强化学习模型作为多智能体的回报机制，基于此设计出强化学习的回报函数；本发明方法实现了对当前城市交通组织方案进行优化，通过对当前交通数据进行分析，找出导致交通拥堵的原因，本方法能够很好的适应和快速找出最优方案，为交警专家提供了交通辅导意见，并为智慧城市打下基础。 |
